基于层次分析法的大型变压器状态评价量化方法研究

大型电力变压器由于其内部结构复杂、运行参数众多等因素,传统“是非制”的评价方法一直不能得到准确、可信的评价结果.为了克服“是非制”评价方法的缺点,在分析变压器功能层次结构特点基础上,运用层次分析法,提出了一种量化评价变压器运行状态的新方法.研究了电力变压器设备的状态及其评价层次模型,采用健康值来综合测度设备运行状态;运用层次分析法并结合专家经验,对评价层级结构中各状态参量的权重进行了量化分析;建立了基于层次分析法的变压器设备状态量化评价模型.实例分析表明,文中提出的方法简便、实用,可以有效地评估电力变压器的运行状态.     

基于面向对象分类的冬小麦种植面积提取

为探索冬小麦种植面积的多源遥感提取方法,以江苏省中部宝应、高邮和兴化三市为研究区域,对冬小麦拔节期Land/TM和ERS/SAR遥感影像进行数据融合,基于波段最佳指数和地物光谱可分性,选择3-4-5波段进行分类,针对传统的基于像素分类方法结果易受"同物异谱"和"异物同谱"现象影响的问题,采用面向对象分类方法,以影像对象为处理单元,结合地物丰富的空间、纹理信息进行小麦面积提取,并与基于像素分类方法(SVM分类)结果进行了比较。结果表明,面向对象分类精度达到了94.16%,较准确地提取出研究区内冬小麦种植面积,比SVM分类结果具有明显优势。该方法可为南方冬小麦种植面积信息的快速获取提供技术支持。     

基于TM遥感信息和产量形成过程的水稻估产模型

基于遥感信息获取的瞬时性与广域性,结合水稻产量形成的生理生态过程及其与气候环境的相互关系,建立了较为简化的水稻估产模型。通过组件化的设计方法实现了遥感信息和估产模型的耦合,即利用抽穗期遥感影像反演的叶面积指数和生物量及时替换水稻估产模型对应参数变量,进而实现对水稻产量形成的估测。对模型检验的结果显示,水稻产量的预测值与实测值较为一致,预测水稻产量的RMSE为610.47 kg/hm2,表明利用水稻估产模型可以对不同年份、不同区域的水稻产量形成情况进行监测预报。     

氮、磷、钾、硅肥配施对水稻产量及其构成因素的影响

在大田条件下 ,应用四因素五水平二次正交回归组合设计方法 ,研究了山西石灰性草甸土壤合理施用氮、磷、钾、硅肥对水稻产量及其构成因素的影响。结果表明 :氮、磷、钾、硅肥的合理配施对水稻产量的形成有极显著的促进作用 ,四因素与产量的主效应回归方程为y =6973.5+2 4 89x 1+7.912x 2 +7.388x 3 +7.0 4 72x 4 。氮肥主要是通过影响有效穗、穗粒数、结实率、千粒重而促进产量的形成 ,磷肥主要是通过影响有效穗、穗粒数而促进产量的形成 ,钾肥主要是通过影响有效穗、结实率而促进产量的形成 ,硅肥主要是通过影响千粒重、结实率、穗粒数、有效穗而促进产量的形成     

基于薄云雾去除的ETM+影像大气校正

中国南方农业遥感监测中,遥感影像常常受到薄云雾影响,大气的散射与吸收作用会使传感器接收到的地物反射率与真实值之间存在差距,是导致数据质量下降的主要原因,薄云雾去除和大气校正处理是十分必要的。该研究利用LandSat-7/ETM+影像,结合背景抑制云雾厚度因子（BSHTI）云检测方法和虚拟云点（VCP）云去除方法进行薄云雾去除,并与暗元法去云处理结果对比分析,然后将去云处理后的影像进行FLAASH大气校正,选取校正前后典型地物的光谱特征和NDVI值进行分析评价。结果表明,BSHTI-VCP法可有效消除薄云雾对遥感数据的影响,提高了云雾覆盖范围的影像质量;FLAASH大气校正较好地消除了大气影响,获得了地物真实地表反射率。该研究为南方作物遥感监测中定量反演与信息解译提供了良好理论支持。     

基于NDVI密度分割的冬小麦种植面积提取

为解决作物面积遥感监测中常遇的混合像元问题,选用江苏省沭阳县冬小麦扬花期HJ-1A卫星遥感影像,基于不同地物光谱信息的差异性与可分割性,提出基于归一化植被指数(NDVI)密度分割的冬小麦种植面积提取方法。在利用GPS实地取样调查和建立解译标志的基础上,对HJ-1A卫星影像进行了几何与大气校正。利用NDVI灰度影像提取混合像元训练样本的NDVI值和小麦种植面积,计算小麦面积权重,确定混合像元的NDVI阈值。利用NDVI再归一化结果对NDVI灰度影像进行密度分割,依据不同密度分割系数下像元总面积及其所对应的小麦面积权重关系,最终得到沭阳县冬小麦种植面积。结果表明,根据NDVI密度分割法提取冬小麦面积为8.37×104 hm2,面积精度为92.37%,样本精度为93.31%。基于密度分割系数(P0.5)制作沭阳县冬小麦种植分布图,获取了全县冬小麦空间分布特征信息。以上结果说明NDVI密度分割法能较准确地提取研究区内冬小麦种植面积,可有效解决农作物种植面积提取中混合像元问题。     

冬小麦生物量卫星遥感估测研究

生物量是反映冬小麦长势的重要群体指标,及时、大面积获取冬小麦生物量信息有利于掌握早期冬小麦长势和产量形成动态,对于生产管理措施制定意义重大。以江淮麦区的泰兴、兴化两市大田冬小麦为研究区域,基于冬小麦生物量模型(WBM),利用环境星(HJ-1)进行冬小麦拔节期生物量监测预报研究。在提取研究区域小麦面积信息的基础上,利用泰兴市冬小麦拔节期遥感影像反演的LAI及时修订生物量模型的参数,再利用模型对兴化市冬小麦生物量信息进行预测。结果表明:(1)利用生物量模型预测的冬小麦生物量为1897.03～3800.78kg/hm2,平均为2866.33kg/hm2。实测的生物量为1932.30～3689.44kg/hm2,平均为2711.75kg/hm2,相对误差为5.70%,生物量模型的预测性较好;(2)利用预测生物量与卫星影像NDVI的转换模型,可制作冬小麦生物量预测专题图,并能准确、大面积获取不同等级生物量的冬小麦面积分布与长势信息。     

貂自咬症的治疗

貂如果患有咬尾症食毛症,将严重影响貂皮完整性和养貂的经济效益。总结近几年的临床实践,归纳自咬症的发病规律和治疗方法,有以下几条供参考:1病因1.1营养缺乏症主要是指营养不全和饲料单一、营养过剩、缺乏合理搭配。因为貂体内吸收的蛋白、微量元素都是按比例由肠道绒毛而进入血液的,如铜、铁、钠、钾、磷、锌、钙以及蛋氨酸、赖氨酸、亮氨酸、胱氨酸、色氨酸等比例失去平衡就会发生过剩和不足,1次1天都可以有代赏,超过2～3天甚至1～2周或1～2个月,就会发生明显的超负荷代赏差错,特别是在缺钠、钙的情况下,更易诱发本病。     

基于定量遥感反演与生长模型耦合的水稻产量估测研究

作物遥感估产是农业遥感技术应用与研究的重点领域.在黑龙江省不同的种植区域下,采用GPS定位调查、定量遥感反演与产量形成过程模型相偶合的研究方法,进行了水稻产量估测研究.结果显示,水稻产量的预测值在6740～9600kg/hm2之间,实测值在6500～9500kg/hm2之间,二者总体上表现较为一致,预测水稻产量的RMSE为494.62kg/hm2,相对误差在0.23%～12.39%之间,平均为5.13%.表明采用定量遥感反演与生长模型耦合的模式可以对不同区域的水稻产量形成情况进行监测预报.     

温光变异对北方杂交粳稻农艺性状的影响

通过不同年份生育期有效积温和日照对杂交粳稻农艺性状的影响分析得知,有效积温与各农艺性状的相关性大小依次为：空秕率（－０．６９８４）〉产量（０．６１３２）〉千粒重（－０．３０６５）〉有效穗数（０．１９８１）〉株高（０．１８７２）〉穗粒数（－０．１１９２）日照对各性状相关性为千粒重（－０．５１４９）〉穗粒数（０．５１０７）〉株高（－０．３１１１）〉有效穗数（０．２７４７）〉空秕率（－０．０６５１）〉产